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会議の主旨 スマートデバイスの活用、ネット通販、IoTなど、生活のいたるところでITのが活用されています。一方、個人情報の漏洩事件が相次いでいます。 最近の、大手教育事業会社での大規模な個人情報漏洩事件は記憶に新しいところです。 企業は、社内の情報(データ)をいかに保護するか、そのセキュリティ対策を見直す必要に迫られています。 企業の情報システムを利用する際の「認証」や、「シングルサインオン」は、企業のセキュリティ対策の根幹です。 なぜなら、監査ログの記録や分析、アクセスコントロールなど、全てのセキュリティ対策は、利用者の特定からはじまり、「認証」や「シングルサインオン」がそれを担うからです。 「明日の認証会議」では、「認証」について様々な環境の変化や課題があるなかで、今はなく、遠い未来でもなく、「明日、何をするべきか」というテーマを選んで議論を進めて行きます。 また、要素技術や仕様についての細かい議論ではなく、利用者の視点に立った議論を行っていきます。 さらに、単なるセミナー、勉強会ではなく、参加者の皆様からも広く意見を集められるよう、事前にご意見や質問を集めて、登壇者に回答してもらう時間を取ります。 今回は、基本に立ち返り、「シングルサインオンの基本」について、ご紹介します。また、社員1万人の大企業による、OpenAM(シングルサインオン)と、Liferay(ポータル)の導入事例について、ご紹介します。 スマートデバイスを企業で活用する際のセキュリティ対策とは 株式会社オープンソース活用研究所 代表取締役所長 寺田雄一 最近では、スマートデバイス(スマートフォンやタブレット端末など)を、全社員に所持させることも珍しくなくなってきています。当初は「メールだけ」といった利用方法が多いかもしれませんが、当然、様々な社内の情報システム、外出先からアクセスさせたい、というニーズが高まっています。社外からのアクセスに対して、どうセキュリティを確保すればよいのか、最近の動向を踏まえながら解説します。
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Hrレディース勉強会201407
1.
HRLadies 勉強会 2014,07,24
2.
本日のメニュー • 概要説明
• 現場での業務を共有 • 質問タイム • 次回のこと
3.
概要 • みんな現場でどんな業務をしているの…?
• どんな事を学んでいるの…? • どんなサイトを作っているの…? • 技術力をあげたいな…
4.
現場で学んだ事 その1
5.
セキュリティ対応をしたときのはなし ! サイトのセキュリティレベルをあげるため
ログイン履歴を表示する対応をしました。 ! よく、ネットバンクで取り入れられています。
6.
IPアドレス、ログイン端末、ログインした日時 を取得し、一覧にしました。 …こんな感じでした。
7.
最初は地味な対応だとおもったのですが、 結構大事。
8.
先ほどもあったように ネットバンクなどお金の取引があるサイトでは 結構取り入れられている。
! ユーザーに安心して使ってもらうには 必要な対応。
9.
なかでも当時勉強になったのが 端末情報の取得。 !
コンソールに 【navigator.userAegent】 と打つと出ます。
10.
端末の情報がとれる! これを用いて、 PCログインなのか、スマホなのか、ガラケーなのか
の判断をおこないました。
11.
ちなみに テストの際は便利なアドオンを使用しました。 !
いろんなキャリアのスマホやガラケーに表示を変えることができます
12.
参考 ・定義: http://s-ej.com/glossary/useragent.html
! ・モバイルシュミレータ: https://chrome.google.com/webstore/detail/ firemobilesimulator-for-g/mkihbloiacgiofaejgagokalpeflnmbe? hl=ja
13.
現場で学んだ事 その2
14.
現場でやってたこと発表 1. 関わった案件の概要(口頭)
2.Hadoop について
15.
Hadoop とは? その前に・・・
大規模なデータを効率的に処理するには? スケールアップスケールアウト
16.
スケールアップ サーバーのCPU
やメモリといったハードウェアを 高性能なものにして処理の性能をあげる スケールアウト 今回はこちらに注目 サーバーの数を増やすことで処理能力をあげる
17.
スケールアウト メリット課題 ・一台一台のマシンは高性能
じゃなくてもいい ・一台くらいサーバーが停止 してもサービスを提供し続 けられる ・システムの耐障害性 ・プログラミングが難しい ・資源の効率的な利用が困難 (構築コストがおさえられる) サーバーが増えると障害 発生率も上がる… 多数のサーバーのデータを まとめたり送ったり… 均等にタスクを割振らないと 一人だけ忙しい状態…
18.
Hadoop ならそんな課題を解決してくれる? Hadoop
とは? 大量のデータを手軽に複数のマシンに分散して 処理(スケールアウト)できるオープンソース のプラットフォーム 構成 大きく分けると ・HDFS ・MapReduce で構成されています。
19.
HDFS HDFS は、MapReduce
で処理するデータを扱う 分散ストレージで、複数のマシンを1 つのス トレージとして、扱えます。 一部のマシンが故障しても、データが失われ ないように設計されていて、データ量に応じ てスケールアウトすることが可能です。
20.
MapReduce 巨大なデータ・ファイルを分散処理するために米 Google
によって提案されたフレームワークです。 MapReduce フレームワークには、分散処理に必要 とされる共通機能があらかじめ実装されています。 Hadoop のユーザーは、「map 関数」と「reduce 関数」 という2 種類の関数を記述するだけでよいため、 複雑なプログラミングをすることなく、大規模な 分散処理を実現することができます。
21.
スケールアウトの課題って… ・システムの耐障害性 →HDFS
は書込みの際に複数台のサーバーにデータを コピーしておくため、故障により失われたデータ の復元が可能 ・プログラミングが難しい ・資源の効率的な利用が困難 →MapReduce フレームワークを使えば複雑な プログラミングをしなくていい 解決できてる…?
22.
実際どんなことに使われている? アクセスログの分析、オークションサイトのレコメン デーション等各種サービスに活用
商品レコメンデーションや売上ランキング集計、 ユー ザーの行動解析等に活用
23.
向いてる事・向いてない事 向いている事 ・巨大なデータのバッチ処理
・時系列解析、検索インデックスの生成、言語モデルの 構築、遺伝子配列のマッチングなど、さまざまな複雑 な処理 向いていない事 ・素早いレスポンスが求められるWeb サービス ・特定のデータを素早く抽出・変更することは不可能 (インデックス検索機能などは実装されていないため)
24.
まとめ ・Hadoop とは大規模分散処理フレームワーク
・大きく分けるとHDFS,MapReduce で構成されている ・分散処理に必要な共通機能があらかじめ実装されている ・バッチ処理に向いている ・素早いレスポンスを求められるサービスには向いてない
25.
参考 ・http://techblog.yahoo.co.jp/architecture/hadoop/ ・http://www.slideshare.net/pfi/hadoop-2525724
・http://thinkit.co.jp/story/2010/06/11/1608/page/0/1 ・http://www.slideshare.net/techblogyahoo/hadoopyahoo -japan-8476351?related=1 ↑もっとわかりやすく書いてあります! おわりです。ありがとうがございました。
26.
“本日はおしまい” HR Ladies
勉強会
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